SAC号码：S0850522120003 房乔华 SAC号码：S0850522030001 张觉尹 SAC号码：S0850523020001 联系人：石佳艺 2024年4月16日 《“无图”加速智能驾驶渗透》 证券研究报告 （优于大市，维持） 概要 1. 智能驾驶拥有可观的价值前景 2. 智能驾驶越来越吸引消费者 3 资料来源：乘联会微信公众号，科瑞咨询，海通证券研 究所 根据乘联会和科瑞咨询联合发布的《2024年1月汽车智能网联洞察 报告》，2023年1-12月新能源乘用车L2级及以上的辅助驾驶功能 装车率已经达到55.3%，燃油乘用车这一数字为36.6%。 图：2023年中国ADAS功能装车情况 概要 1. 智能驾驶拥有可观的价值前景 2. 智能驾驶越来越吸引消费者 3. “无图”智能驾驶时代来临 等问题，我们认为“无图”智能驾驶不仅能够使车辆的智能驾驶体 验更为连贯，而且能使车辆的智能驾驶功能覆盖更多的道路，应对 更多的复杂和紧急工况。 因此，我们估计“无图”智能驾驶将显著改善消费者的使用体验， 加快智能驾驶功能的渗透速度。 3. “无图”智能驾驶时代来临 12 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 资料来源：阿米巴官网，中国智能网联汽车产业创新联 盟，《智能网联汽车高精地图白皮书》，海通证券研究所

直连通信网络支持车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、 车辆与行人（V2P）之间低时延、高可靠性的直接通信，支持紧急制 动预警、交叉路口碰撞预警、盲区预警等关键安全场景，可显著提升 行车安全性，降低交通事故发生率。卫星通信网络依托卫星星座部署 的全球覆盖通信系统，是地面通信网络的有效补充，可在偏远山区、 沙漠等地面网络覆盖薄弱区域提供广域、连续、稳定的通信保障，实 现在自然灾害、交通事故等紧急情况下的应急通信、全球范围内的远 键特性，并推动地面蜂窝移动通信、短距直连通信与卫星通信一体化 网络体系，增强网络全域覆盖能力。国际自动机工程师协会（SAE） 完善轻型车、校车等 V2X 道路安全应用标准，制定后装 OBU 标准， 多维度提升车端渗透率；面向 L4/L5 级自动驾驶，制定物流、工厂等 特殊场景下自动驾驶车辆调度标准，加速自动驾驶规模应用；并同步 开展基于蜂窝网络的 V2N2X 服务研究及路侧感知共享 profile 标准， 45315-2025《基于 LTE-V2X 直连通信的车载信息交互系统技术要求 及试验方法》的发布，解决了不同厂商车辆间基本安全消息的互联互 通问题。车端和基础设施渗透率持续提升，2025 年 1-7 月，我国乘用 车新车网联渗透率超过 80%，5G 和 C-V2X 装配量超过 300 万辆，先 5 进网联技术应用规模快速提升；5G 基站总数达 459.8 万个，覆盖所 有地级市城区、县城城区；30

了 一些显著的成果，但整体来看，其应用的普及率仍然处于相对较低的水平。据凯捷 4 工业大模型应用报告 （Capgemini）统计数据显示，即便是欧洲顶级的制造企业，其 AI应用的普及率也仅超 过 30%，而日本和美国制造企业的 AI 应用率分别达到了 30%和 28%。相较于这些发达 国家，中国制造企业 AI 普及率尚不足 11%，显示出这一领域巨大的发展潜力和广阔的 阔的 空间。相较于以往的小模型，大模型有望挖掘工业领域人工智能应用的新场景，提升 人工智能应用的普及率。例如在研发设计领域，大模型能够深度挖掘和分析海量数据， 为产品设计提供更为精准和创新的思路。在经营管理领域，大模型能够实现对生产流 程、供应链管理等各个环节的监控和智能优化，从而提升企业的运营效率和市场竞争 力。 1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景 大模型的优势在于其 性和稳定性，这使得小模型在生产制造领域的应用更为可靠和有效。最后，小模型在 成本投入方面相对较低，使得其在生产制造现场的应用更具经济性，并在有限的硬件 条件下，能够稳定运行。 小模型的定制化需求制约了其进一步渗透。尽管小模型在生产制造领域表现出色， 但其应用过程中也面临着一些挑战。以判别式 AI 为代表的小模型通常需要依靠个性化 的业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优，往往只能处理单一维度的数据。这一过

园区的智能化管理和运营，是信息化不断纵深发展的综合性表现，也是传统园区转型 升级的必经之路。根据CCID数据，2023年，中国园区智慧化投资规模约为1679亿元， 2018-2023年复合增长率达8.8%。 12 图表9：2018-2023年中国园区智慧化投资规模（单位：亿元） 资料来源：CCID 4.智慧园区区域发展特征 从空间维度来看，目前，我国智慧园区建设已经形成了“东部沿海集聚、长江中 业开始更加专注在智慧园区细分市场，以满足特定消费群体的需求，专业化也将使得 企业能够快速建立起竞争优势。 2.智慧园区前景展望 参考CCID资料，当前我国园区智慧化渗透率水平仍然较低，以国家高新区为例， 2021年智慧园区占比约为35%，目前园区智慧化改革尚处在布局调整阶段，智慧化渗 透率有较大的提升空间。未来，在政策和技术推动下，我国园区信息化市场规模将持 续扩张。预计到2029年，我国智慧园区市场规模将达到2816亿元，未来五年市场复合 决策，提高生产质量、效率和资产运营 水平，赋能企业提质增效 2022年 3月 《关于“十四五” 推动石化化工行业 高质量发展的指导 规划到2025年年石化、煤化工等重点领 域企业主要生产装置自控率达到95%以 上，建成30个左右智能制造示范工厂、 22 意见》 50家左右智慧化工示范园区 2022年 9月 《“十四五”国家 高新技术产业开发 区发展规划》 深化数字技术在研发设计、生产制造、经

9 9.2 9.4 0 0.5 1 1.5 2 2.5 “十二五”末 “十三五”末 2023 图表标题 规模以上工业企业R&D经费（万亿元） 规模以上工业企业R&D经费增长率（%） （四）产业科技创新能力跃升步伐加快 （五）企业活力和竞争实力实现新提高 （六）发展方式加快高端化智能化绿色化转型 质量品牌建设步伐加快。工业领域智能化水平 显著提升。绿色低碳发展成效明显。 展壮大。专精特新企业呈现爆发增长态势。 93.42 93.39 93.93 93.0 93.2 93.4 93.6 93.8 94.0 2016 2020 2024 制造业产品质量合格率（%） 制造业产品质量合格率（%） 83.34 84.78 85.6 82.0 83.0 84.0 85.0 86.0 2016 2020 2024 制造业质量竞争力指数 制造业质量竞争力指数 立 在科技创新的底座上，从而突破重围。 02 当前，以人工智能、大数据、云计算等 为代表的数字经济成为新的经济增长点， 也成为改造提升传统制造业的支点。特 别是近年来通用人工智能加速向各行各 业渗透，基础性引领性地位凸显，正在 催生生产范式和产业形态的根本性转变， 为新动能、新产业和新模式开辟新的发 展道路。 03 随着新一代信息技术、人工智能等应用 加速了产业融合进程，催生出众多融合 新业态。一些制造业企业转型为“制造+

封锁政策，也将国际化与全球化作为企业的长期发展策略。受这一趋势影响，中国制造业的 出海热度越来越高。 据《中国对外直接投资统计公报》显示：2019年至2023年的五年间，中国制造业对外 直接投资流量的复合年均增长率达到7.8%；2023年，中国制造业对外直接投资流量达到 273.4亿美元，占中国对外直接投资流量总额的15.4%。这些数字反映出中国企业在全球制 造业领域的投资正在持续扩张。 据《2024中国 中国制造业出海人才白皮书 (2025) 中国的汽车产业正通过新能源汽车在全球舞台上崭露头角。新能源汽车的国内渗透率于 2024年4月首次超过燃油车；与此同时，如图2所示，截至2024年3月，美国和欧盟的新能源 车渗透率分别为9.4%和20.1%，远低于中国平均水平。全球新能源车市场仍然处于快速发展 时期，渗透率年均快速上升5%—20%，为中国新能源汽车出海提供了广阔蓝海。 从整车出口目的地来看，目前，中 泰国设立生产基地的长城汽车、与当地企业合资在瑞典进行本地化生产的吉利汽车等龙头企 业，提升我国新能源汽车产业的技术水平和国际化人才队伍。 （4）汽车行业：新能源汽车深度出海 图2 中国、美国、欧盟新能源车渗透率对比 数据来源：ACEA、中国乘联会 2022年 2023年 2024年1月 2024年2月 2024年3月 中国 美国 欧盟 27.6% 35.7% 32.8% 35.8% 32.7%

49.DOI:10.1016/j.cad.2018.03.006. 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 10 与制造之间的特征识别瓶颈问题，在单特征识别上准确率达 96.7%， 分割准确率达 94.21%。二是网格智能化生成。高质量的网络是仿真 精度的基础，但网格生成过程复杂且依赖人工经验。基于深度学习的 网格智能化生成方法，实现了从“人工经验依赖”到“自适应优化”的跨 种亚音速抖振流（周期性、准周期性和混沌性）识别13，如图 6。二 是数据增强与数据融合技术，克服仿真数据局限并实现多源信息整合。 人工智能技术能够在低分辨率仿真结果基础上生成高分辨率、物理一 致的场数据，或补全稀疏测量点间的未知信息，克服传统仿真的多物 理场耦合分析挑战以及因计算资源限制导致的数据稀疏或分辨率不 足问题。如 Meisam Babanezhad 等14通过格子玻尔兹曼方法和自适应 神经模糊推理系统相结合对三维域内流体流动进行模式识别。三是可 装配关系预测能自动预测并推荐有效的装 配关系替代方案。华天软件的 CrownCAD 平台通过小模型实现自动 识别 CAD 模型中的加工特征，并提供智能优化建议。 应用场景方面，AI 赋能 CAD 已渗透到从概念构思、详细设计、 分析验证到制造规划的整个产品生命周期。一是生成式设计。以 16 Seff A , Ovadia Y , Zhou W ,et al.SketchGraphs: A Large-Scale

造新的经济增长点，加快传统产业向高端化、智能化、绿色化转型升 级，培育新兴产业发展壮大，加快新质生产力的发展。 总的来看，新形势、新背景下，我国新质生产力发展已经取得了 显著成效，全要素生产率水平持续提升。但也要看到，我国全要素生 产率水平仍不高，新质生产力发展空间依然较大。面向“十四五”攻 坚期，要充分释放数字经济对发展新质生产力的关键支撑作用，加快 推动数字经济高质量发展。一是以数字技术产业创新发展，推动新质 24 图 5 数字化推动价值曲线从“微笑”走向“沉默”............................................ 27 图 6 数字经济与非数字经济对全要素生产率（TFP）贡献 ................................. 31 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 1 一、数字经济是培育新质生产力的重要抓手 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 2 “健全相关规则和政策，加快形成同新质生产力更相适应的生产关系， 促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，大幅提升全要素生产 率”。 新质生产力是马克思主义生产力理论的创新和发展，凝聚了我们 党统领经济社会发展的深邃理论洞见和丰富实践经验。从去年 9 月在 黑龙江首次提到“新质生产力”，到在中央经济工作会议部署“发展

 主要方法 • 现金折现：对企业未来的现金流量及其风险进行预期，然后选择合理的折现率，将 未来的现金流量折合成现值。 • 比较法：这是一种对企业估值的一种快速简便方法，在其他有类似“特征”的企业里 寻找比较对象，从而比较得出企业估值。 • 目标收益法：通过估测待未来预期收益，将其通过适当的折现率折算为现值并加和， 以此来确定创意权益市场价值。  考虑因素 • 成长程度和持续期 实现精细化、可视化管 理；以需求驱动，系统 自动分配作业任务，确 保库内作业高效率和产 能。 智能化物流技术 包括条码识别技术，射 频识别技术，和机械视 觉识别技术，和网络通 信技术，可以提高接受 和整合订单的准确率一 级库存精确度。 自动物流设备： inBin 智能周转箱 智能箱既能自主管理箱 内库存，又能向上级系 统及时报告智能箱的状 态，实现自动要货和补 货的功能，在其指挥下， 输送系统可以自动地将 箱子送达目的地 单元和嵌入到物料中的载码体 （ TAG ）  原理及应用 载码体进入磁场后，可接受读写单元 发出的射频信号发送存储在芯片的产 品信息，信息被解码后送至控制系统 进行数据处理。 可以提高接受和整合订单的准确率以 及库存精确度  组成： 一般包括光源、照相机系统、图像处理 系统、图像处理组态软件、监视设备和 通讯输入输出单元等  应用 视觉识别直接对被处理对象的外形、颜 色、明暗等属性进行判断，机械设备根

现出高危漏洞多、风险持续存在的现状，行业整体面临着五大安全挑战。 一是信息域物理域深度融合，跨域攻击危害大。随着工业化与信息化融合的 快速发展，信息空间和物理空间的边界日益交叠，网络安全威胁也从信息域渗透 到物理域。一旦信息域遭到攻击，造成敏感信息、重要数据、设计图纸、试验方 案被远程控制或篡改，就可能引发物理域工业控制系统故障，轻则造成生产停滞、 装备缺陷，重则造成基础设施破坏、人员伤亡、环境灾难，甚至可能导致社会动 义。同时为了方便用户快速上手，提供了五大建模管理方式，主要包括规则建模、 安全事件关联建模、安全事件统计建模、威胁情报建模和 AI 学习建模，利用分 析引擎进行数据深入分析，提升安全威胁检测准确率。  基线分析 支持网络行为基线分析能力，可识别新资产上线、新网络行为、新网络连接 通信等。 以机器学习的方法建立工控网络的通信基线模型，对工控系统网络环境建立 四类安全基线：资产基线、访 智能解读，将单个告警聚合组的攻击者 IP、受害者 IP、告警类型、告警名称、 告警时间等字段作为输入，通过模板的方式对上下文进行解读，实现告警时间智 能研判，大大提高威胁事件的处理效率和准确率。 智能运营驾驶，运维人员可通过自然语言的方式进行安全指令下发、数据查 阅等功能，能够更快地获取到本地安全运营的态势情况，并通过更加便捷、简单 的方式进行安全指令下发，极大提升用户体验。 2.1